金融数智化服务
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蚂蚁数科余滨:金融AI的升级远不是开发个智能体
财经网· 2025-10-31 11:13
行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧的挑战,区域优势减弱,大型银行持续挤压其生存空间 [1] - 在此背景下,越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径 [1] - AI在金融行业已从“试试看”走向“必须做”,正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心 [1] 技术应用与成效 - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景,扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统 [1] - 试点银行借助理财经理数字分身,人均服务客户数从200人提升至2000人,有效覆盖中长尾客户,带动收入增长约20% [1] - 上海银行通过AI手机银行实现“对话即服务”,用户可通过自然语言交互办理十余项高频业务,业务转化率提升10% [2] - 浙江一家头部城商行系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力,落地30多个智能体场景,覆盖客户服务与内部运营 [2] 公司战略与服务覆盖 - 蚂蚁数科致力于支持银行构建自主可控的金融大模型,助力江浙沪地区部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长 [1] - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超60%的地方性商业银行及数百家金融机构 [3] 差异化实施路径 - 不同金融机构应根据自身资源禀赋与发展阶段选择适合的AI演进路径,例如预算有限的区域性银行可从场景应用入手,按效果付费 [3] - 部分银行优先将原有手机APP/小程序升级为AI手机银行以提升用户体验和活跃度,并分阶段累加智能体应用 [3] - 另有银行将AI作为一把手工程,打造全行知识库和数据集,构建自主“金融大脑”,推动端到端的业务流程重塑和组织升级 [3] - 金融AI升级需要科技与业务的深度融合,经由大规模数据治理、知识工程、模型训练驱动全面变革,实现真正的“AI原生”,而非传统软件开发模式 [3]
蚂蚁数科余滨:不少城商行正积极拥抱金融大模型与智能体技术,寻求业绩突围
北京商报· 2025-10-30 15:20
行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧等挑战,区域优势减弱,大型银行持续挤压其生存空间[1] - 在此背景下,越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径[1] 技术应用趋势与价值 - AI已从“试试看”走向“必须做”,正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心[1] - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景,扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统[1] - 借助理财经理数字分身,试点银行的人均服务客户数从200人提升至2000人,有效覆盖了原本难以触达的中长尾客户,并带动收入增长约20%[1] 具体合作案例与成效 - 蚂蚁数科助力上海银行打造以“对话即服务”为核心的AI手机银行,用户通过自然语言交互可办理转账、还款、理财咨询等十余项高频业务,业务转化率提升了10%[2] - 浙江一家头部城商行与蚂蚁数科合作,系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力,落地30多个智能体场景,覆盖客户服务与内部运营[2] 金融机构的AI演进路径 - 预算有限的区域性银行可选择从场景应用入手,按效果付费,逐步加大投入[2] - 部分银行优先将原有的手机App/小程序升级成AI手机银行以提升用户体验和活跃度,并分阶段累加智能体应用[2] - 另有银行将AI作为一把手工程,结合业务需求打造全行知识库和数据集,构建自主的“金融大脑”,推动端到端的业务流程重塑和组织升级[2] 公司业务覆盖范围 - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超过60%的地方性商业银行及数百家金融机构[2]
2025金融街论坛|蚂蚁数科余滨:不少城商行正积极拥抱金融大模型与智能体技术,寻求业绩突围
北京商报· 2025-10-30 15:14
行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧等挑战,区域优势减弱,大型银行持续挤压其生存空间[1] - 在此背景下,越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径[1] 技术应用趋势与价值 - AI在银行业正从“试试看”走向“必须做”,从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心[1] - 借助理财经理数字分身技术,试点银行的人均服务客户数从200人提升至2000人,有效覆盖中长尾客户,带动收入增长约20%[1] - 以上海银行为例,其AI手机银行以“对话即服务”为核心,用户通过自然语言交互可办理十余项高频业务,业务转化率提升10%[2] 解决方案与实施路径 - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期单点场景扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统[1] - 浙江一家头部城商行系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力,落地30多个智能体场景[2] - 金融机构可根据自身资源禀赋选择不同AI演进路径,包括从场景应用入手、升级AI手机银行、或作为一把手工程构建自主“金融大脑”推动端到端业务流程重塑[2] 市场覆盖与影响 - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超过60%的地方性商业银行及数百家金融机构[2] - 江浙沪地区部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长[1]